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基于事件触发量化算法的孤岛型现代微电网有限速率数字通信网络分布式二次控制
Finite-Rate Distributed Secondary Control Over Digital Communication Networks Using an Event-Triggered Quantized Algorithm for Islanded Modern Microgrids Utilizing Inverter-Based Resources
Amir Afshari · Mohammad Raeispour · Masoud Davari · Weinan Gao 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2024年11月
电网现代化以及基于逆变器的资源（IBR）大规模接入配电系统，促使依赖信息和通信技术的新型控制策略得以发展。为此，本文提出了一种分布式二次控制算法，该算法采用事件触发机制，用于在孤岛型现代微电网中通过数字通信信道在 IBR 之间交换信息。与现有的事件触发研究不同，所提出的方法基于非线性映射技术，用于对数字通信信道上的共享数据进行编码，使其适用于实际应用。该方法使控制系统能够使用数字化和编码后的数据，而非典型的连续模拟信息，从而更高效地利用通信基础设施。因此，考虑到计算约束和通信系统的有限带宽，该算...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于事件触发量化算法的分布式二次控制技术对我司在微电网和储能系统领域的产品升级具有重要参考价值。该技术针对逆变器型资源（IBRs）在孤岛微电网中的协调控制问题，提出了一种适应数字通信网络有限带宽的实用解决方案。 对于阳光电源的光伏逆变器和储能变流器产品线，该技术的核心...
基于奇异摄动理论与自适应动态规划的强化学习稳定现代交直流电网中并网电压源变换器直流侧动态特性
Reinforcement Learning to Stabilize Singularly Perturbed DC-Side Dynamics of Grid-Connected Voltage-Source Converters in Modern AC–DC Grids Using Singular Perturbation Theory and Adaptive Dynamic Programming
Masoud Davari · Jianguo Zhao · Chunyu Yang · Weinan Gao 等5人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年9月
电网现代化进程中交直流系统的稳定性和性能在很大程度上依赖于并网电压源换流器（GC - VSC）的整流模式。作为系统的核心，其影响十分显著。基于脉宽调制方法的级联控制的电流控制型GC - VSC在智能电网范式中应用广泛。本文探讨了在现代交直流电网中，此类GC - VSC控制结构所引发的动态特性如何被视为奇异摄动系统。为此，本文借助自适应（或近似）动态规划方法和奇异摄动理论（SPT），提出了一种基于强化学习（RL）的、针对具有不确定动态特性的电压控制问题的新型最优控制策略。首先，利用SPT将原最优控...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于强化学习和奇异摄动理论的并网变流器控制技术具有重要的战略价值。该技术直接针对当前级联控制结构中的多时间尺度动态问题，这与我司光伏逆变器和储能变流器面临的核心技术挑战高度契合。 在技术价值层面，该方法通过奇异摄动理论将复杂的全阶系统分解为快慢子系统，有效规避了数值刚...
基于强化学习的原位功率硬件在环接口控制最优方法：基于混合迭代自适应动态规划应对不确定动态的理论与应用
A Reinforcement-Learning, Optimal Approach to In Situ Power Hardware-in-the-Loop Interface Control for Testing Inverter-Based Resources: Theory and Application of the Adaptive Dynamic Programming Based on the Hybrid Iteration to Tackle Uncertain Dynamics
Masoud Davari · Omar Qasem · Weinan Gao · Frede Blaabjerg 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024年11月
对基于逆变器的资源（IBR）进行测试至关重要。本文提出了一种新颖的电力硬件在环（PHIL）接口控制（PHIL - IC）方法，该方法采用基于自适应动态规划（ADP，也称为近似动态规划）的强化学习方法，借助基于ADP的方法来加强基于PHIL仿真的IBR测试。由于与IBR、功率放大器、所有与基于PHIL仿真测试相关的组件及其延迟相关的整个系统（状态和干扰）的动态特性“不可用”或“不确定”，该方法采用输出反馈控制；它在考虑所有相关系统的所有不确定性和不可用信息的情况下，对PHIL - IC进行最优设计...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于自适应动态规划的功率硬件在环（PHIL）测试技术具有重要的战略价值。该技术直接针对逆变器类资源（IBRs）的测试难题，这与我们光伏逆变器、储能变流器等核心产品的研发验证流程高度相关。 该论文提出的强化学习方法突破了传统PHIL测试的局限性。当前我们在进行逆变器并网...